論文の概要: A3D: Agentic AI flow for autonomous Accelerator Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.15237v1
• Date: Thu, 14 May 2026 01:28:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-18 21:22:26.024402
• Title: A3D: Agentic AI flow for autonomous Accelerator Design
• Title（参考訳）: A3D:自律型加速器設計のためのエージェントAIフロー
• Authors: Abinand Nallathambi, Christopher Knight, Shantanu Ganguly, Wilfried Haensch, Anand Raghunathan,
• Abstract要約: A3Dはハードウェアアクセラレータ設計のエンドツーエンド自動化のためにAIフローを自動化する。 A3Dは、速度領域のトレードオフ空間を自動的に探索することで、多様な加速器の設計を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3203550718213872
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accelerating applications through the design of hardware accelerators can significantly enhance system performance and energy efficiency. Despite advances, such as high-level synthesis (HLS), designing accelerators for complex applications still remains highly labor-intensive, demanding considerable expertise in understanding workloads to be accelerated, hardware design, micro-architecture, and EDA tool usage, posing challenges for application domain experts. Therefore, most accelerator solutions are limited to applications with a regular predictable dataflow. Advances in AI have enabled agents that perform autonomous planning, reasoning, execution and reflection, leading to unprecedented potential for automation through agentic AI. We present A3D, an Agentic AI flow for end-to-end Automation of hardware Accelerator Design. A3D automates workload analysis, performance bottleneck identification, code refactoring for HLS compatibility and micro-architecture generation. A3D also generates diverse accelerator designs by automatically exploring the speed-area tradeoff space. Recent efforts have explored the use of AI for specific tasks such as design space exploration in HLS, leaving several tasks to still be performed manually. A3D addresses the challenges in applying modern LLMs to accelerator design by judiciously partitioning tasks among specialist agents, orchestrating process loops with specialist and verifier agents, utilizing pre-existing and custom tools, and employing agentic RAG for codebase and proprietary EDA tool documentation exploration. Our implementation of A3D, using commercial components like Claude Sonnet 4.5 and the Catapult HLS tool, demonstrates its effectiveness by generating accelerator designs with no human intervention from complex scientific applications like LAMMPS (molecular dynamics simulation) and QMCPACK (quantum chemistry).
• Abstract（参考訳）: ハードウェアアクセラレータの設計によるアプリケーションの高速化は、システム性能とエネルギー効率を大幅に向上させることができる。 高レベル合成(HLS)のような進歩にもかかわらず、複雑なアプリケーションのためのアクセラレーターの設計は依然として労働集約的であり、ハードウェア設計、マイクロアーキテクチャ、EDAツールの使用といったワークロードの理解にかなりの専門知識を必要としており、アプリケーションドメインの専門家にとって課題となっている。 したがって、ほとんどのアクセラレーターソリューションは、定期的に予測可能なデータフローを持つアプリケーションに限られている。 AIの進歩により、自律的な計画、推論、実行、リフレクションを行うエージェントが実現した。 本稿では,ハードウェアアクセラレータ設計のエンドツーエンド自動化のためのエージェントAIフローであるA3Dを紹介する。 A3Dは、ワークロード分析、パフォーマンスボトルネック識別、HLS互換性のためのコードリファクタリング、マイクロアーキテクチャ生成を自動化する。 A3Dはまた、速度領域のトレードオフ空間を自動的に探索することで、多様な加速器の設計を生成する。 近年の取り組みでは、HLSにおけるデザインスペース探索のような特定のタスクにAIを使用することを検討しており、いくつかのタスクは手作業で実行する必要がある。 A3Dは、専門エージェントと検証エージェントとのプロセスループのオーケストレーション、既存のツールとカスタムツールの利用、コードベースとプロプライエタリなEDAツールドキュメント探索にエージェントRAGを採用することで、モダンなLLMをアクセラレーション設計に適用する際の課題に対処する。 我々は,Claude Sonnet 4.5 や Catapult HLS ツールなどの商用コンポーネントを用いた A3D の実装を行い,LAMMPS (分子動力学シミュレーション) や QMCPACK (量子化学) といった複雑な科学応用から人為的介入を伴わない加速器の設計を生成することにより,その効果を実証した。

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